ぼの

BiRNN（双方向再帰型ニューラルネットワーク）とは、文を前向きと後向きの両方向から読み、文脈の理解を深めるRNNの発展形です。通常のRNNとの違いや、G検定・データサイエンティスト検定での出題アングルを初心者向けに解説します。

LLM（Large Language Model）とは、次の言葉を予測して文章を生成するAI技術の総称です。歌詞を先読みする感覚で仕組みを理解し、G検定での出題パターンと関連用語の使い分けまで一気に解説します。

「季節性（seasonality）」は、時系列データに現れる一年や一日などの周期で規則的に繰り返される変化のことです。AI/IT初学者と資格受験者向けに、比喩と具体例でやさしく解説します。

ホワイトノイズとは、AIや統計予測で取り除くべき「予測不能なランダムな誤差」のこと。テレビの砂嵐の比喩で本質を理解し、データ分析や資格試験で役立てるポイントを初心者向けに解説します。

ローカルLLM検証。Claude vs Qwen3.6:27Bで、特定ジャンル用語の図解案、構成図、一覧をローカルLLMに考えさせてみました。Caludeにレビューさせて、感触を聞いています。

Qwen3:32Bのレスポンスが遅い原因をClaudeと一緒に調査。量子化Bit確認からnum_ctx（コンテキスト長）調整まで、実際のVRAM使用量の変化を追った検証記録です。

時系列データとは、時間軸に沿って並んだデータのことです。初心者向けのわかりやすい比喩や、G検定・データサイエンティスト検定・ITパスポートでの出題ポイントまで、あなたの言葉で説明できるレベルまで解説します。

Difyの構築は終わっていますが、定型作業の自動化、品質向上をするためにDifyとRAGを連携させていきたいと思います。達成目標　DifyとRAGを連携する。実装順番 1.RAGを使うためのナレッジベースを作成する 2.ワークフローからナレ...

ラグ（lag）は、ある時点の値に対して過去の数時間・数日分をずらして参照する仕組みです。時系列データ分析や予測モデリングで使われる基本的な概念を、日常の比喩を交えて初心者向けにわかりやすく解説します。

Ollamaで話題のQwen3.8:27Bを実際に使ってみたレビュー。Qwen3.6:27Bと比較すると速度が大幅向上（1秒未満）、出力の創造性も高い。17GB・262KコンテキストでVRAM 32GBに快適動作。実出力例と速度比較表付き。